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基于PSO和MSR的微弱信号检测方法研究

作者：郑煜日期：2022-05-19/span> 浏览：1322 查看PDF文档

基于PSO和MSR的微弱信号

检测方法研究*

郑煜

(陕西工业职业技术学院机械工程学院,陕西咸阳 712000）

摘要:针对强噪声环境下,旋转机械系统的微弱信号难以得到准确检测的问题,提出了一种基于自适应权重粒子群算法(APSO）和自适应多稳态随机共振(SMSR）相结合的微弱信号检测方法。首先,使用自适应多稳态随机共振作为基本检测方法,并在数值求解输出信号时,引入了二次采样法(TS）,解决了随机共振对高频信号适应能力差的问题;然后,以输出信噪比作为适应度函数,使用粒子群算法(PSO）优化了多稳态系统结构参数;采用全局最优点距离的方案,对惯性权重进行了自适应调整,将粒子群算法改善为自适应权重粒子群算法;最后,设置了混有高强度高斯噪声的正弦小信号仿真试验,在此基础上,使用该方法完成了对机械系统微弱故障诊断实验。研究结果表明:该方法可以准确地突显出161.1Hz故障频率成分,同时能够得到描述实际机械系统运转状态的倍频成分,具有准确的微弱信号检测能力。

关键词:旋转机械系统;故障诊断;微弱信号检测;多稳态随机共振;粒子群优化;二次采样

本文引用格式:

郑煜.基于PSO和MSR的微弱信号检测方法研究［J］.机电工程,2022,39(3):362-367.

ZHENG Yu. Weak signal detection method based on PSO and MSR［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2022,39(3):362-367.